应用回归分析课后答案(43页)Good is good, but better carries it.精益求精，善益求善。应用回归分析课后答案第二章 一元线性回归 2.14 解答：EXCEL 结果:SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R0.944911R Square0.892857Adjusted R Square0.857143标准误差0.597614观测值5方差分析 dfSSMSFSignificance F回归分析1 8.928571 8.92857125 0.015392残差3 1.071429 0.357143总计410 Coefficients标准误差t StatP-valueLower 95%Upper 95%下限 95.0%上限 95.0%Intercept-0.214290.6962 -0.30779 0.778371-2.4299 2.001332-2.4299 2.001332X Variable 10.1785710.0357145 0.0153920.0649130.29223 0.0649130.29223RESIDUAL OUTPUT观测值预测 Y残差11.571429-0.5714321.5714290.42857133.357143-0.3571443.3571430.64285755.142857-0.14286SPSS 结果：（1）散点图为： （2）x 与 y 之间大致呈线性关系。 （3）设回归方程为 =（4） = （5）由于服从自由度为 n-2 的 t 分布。因而也即：=可得即为：（2.49，11.5） 服从自由度为 n-2 的 t 分布。因而即可得（6）x 与 y 的决定系数（7）ANOVAx平方和df均方F显著性组间（组合）9.00024.5009.000.100线性项加权的8.16718.16716.333.056偏差.8331.8331.667.326组内1.0002.500总数10.0004由于,拒绝,说明回归方程显著，x 与 y 有显著的线性关系。（8） 其中 接受原假设认为显著不为 0，因变量 y 对自变量 x 的一元线性回归成立。（9）相关系数 =小于表中的相应值同时大于表中的相应值，x 与 y 有显著的线性关系.(10) 序号111064221013-33320200442027-75540346残差图为：从图上看，残差是围绕 e=0 随机波动，从而模型的基本假定是满足的。（11）当广告费=4.2 万元时，销售收入，即（17.1，39.7）2.15 解答：（1） 散点图为：（2）x 与 y 之间大致呈线性关系。（3）设回归方程为 =(4) =0.23050.4801(5) 由于服从自由度为 n-2 的 t 分布。因而也即：=可得即为：（0.0028，0.0044） 服从自由度为 n-2 的 t 分布。因而即可得(6)x 与 y 的决定系数 =0.908(7) ANOVAx平方和df均方F显著性组间（组合）1231497.5007175928.2145.302.168线性项加权的1168713.03611168713.03635.222.027偏差62784.464610464.077.315.885组内66362.500233181.250总数1297860.0009由于,拒绝,说明回归方程显著，x 与 y 有显著的线性关系。(8)...
